Project Icon

res2net101_26w_4s.in1k

Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取

res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计,在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数,适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。

lcnet_050.ra2_in1k - LCNet轻量级神经网络模型实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kLCNettimm图像分类开源项目模型特征提取
lcnet_050.ra2_in1k是基于LCNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用RandAugment增强和RMSProp优化,参数量仅1.9M,支持224x224输入。可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合CPU运行,为计算资源有限的场景提供高效解决方案。
botnet26t_256.c1_in1k - BotNet:结合自注意力机制的ResNet变体图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
botnet26t_256.c1_in1k是一个结合ResNet架构和自注意力机制的图像分类模型。该模型采用灵活的BYOBNet设计,支持自定义网络结构。在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1250万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型整合了ResNet的优势和注意力机制,在视觉识别任务中表现出色。
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k - VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效
GithubHuggingfaceImageNetVoVNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M,计算量为1.3 GMACs,适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能,它还可作为特征提取骨干网络,支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时,优化了能耗和GPU计算效率,是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
tf_efficientnetv2_s.in21k - EfficientNetV2图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnetv2_s.in21k是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上训练。该模型由TensorFlow原始训练,后移植至PyTorch,拥有4820万参数。模型支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能,适用于多种计算机视觉应用场景。通过timm库,开发者可以便捷地加载此预训练模型,实现图像分类、特征图提取或生成图像嵌入等任务。
mobilenetv2_100.ra_in1k - 轻量级CNN模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV2timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV2是为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量级卷积神经网络。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment数据增强和EMA权重平均技术。MobileNetV2在低计算复杂度下实现了高效的图像分类和特征提取。通过timm库,开发者可以便捷地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,仅有4.7M参数和0.4 GMACs,适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,通过timm库实现,提供简洁API接口,便于快速部署。
eca_botnext26ts_256.c1_in1k - 基于ResNeXt架构的BotNet高效图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于ResNeXt架构的BotNet图像分类模型,采用高效通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用SGD优化器和自适应梯度裁剪技术。模型包含1060万参数,支持256x256像素图像处理。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种计算机视觉任务。
efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100:轻量级移动设备图像分类模型
FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs,适用于224x224图像输入,专为移动设备优化。通过timm库,可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,平衡了性能和效率。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号